Oferta ubezpieczeniowa, która odpowiada na zmieniające się potrzeby klientów na różnych etapach życia, agent ubezpieczeniowy, który pomaga w zrozumieniu
Oferta ubezpieczeniowa, która odpowiada na zmieniające się potrzeby klientów na różnych etapach życia, agent ubezpieczeniowy, który pomaga w zrozumieniu skomplikowanego świata produktów ubezpieczeniowych i oszczędnościowych oraz wprowadzanie innowacyjnych rozwiązań produktowych – to jedne z wielu obszarów, które będą wpływały na ubezpieczenia na życie, wskazanych w raporcie KPMG pt. „Future of insurance: Life and annuities”.
Ubezpieczenia na życie muszą odpowiadać na potrzeby kolejnych generacji klientów rozpoczynających dorosłe życie, tak aby mogły odnieść sukces w dłuższej perspektywie. Jednocześnie muszą umiejętnie wkomponować się w zmieniające się preferencje zakupowe w społeczeństwie. Ubezpieczenia wbudowane kontekstowo w ekosystem produktów i usług niepowiązanych (jeszcze) z ubezpieczeniami są jednym z trendów odpowiadających na to wyzwanie. Przykłady tego typu oferty można już znaleźć wśród ubezpieczycieli majątkowych. W przypadku ubezpieczeń na życie obszarami interesującymi z punktu widzenia rozwiązań „wbudowanych” są m.in. powiązanie oferty ubezpieczeniowej z ofertą związaną ze zdrowiem, stylem życia oraz konkretnymi wydarzeniami i aspektami życiowymi (ślub, posiadanie dzieci, wyjazd z rodzinnych stron).
Klienci coraz częściej oczekują oferty komplementarnej – złożonej z dopasowanej ochrony życia, zdrowia oraz z możliwości pomnażania kapitału, gdzie wzrasta znaczenie funduszy cyklu życia wskutek zmian demograficznych. Z drugiej strony firmy ubezpieczeniowe dostrzegają potencjał w populacji niedoubezpieczonej, oferując coraz więcej mikro-ubezpieczeń – przykładem może być region Azji i Pacyfiku oraz Indie – mówi Michał Herbich, Partner, Lider doradztwa dla sektora ubezpieczeniowego w KPMG w Polsce.
W budowaniu ekosystemu danych krytyczną rolę odgrywa technologia. Trzy czwarte respondentów badania KPMG zamierza inwestować w architekturę integrującą dane z wielu źródeł w czasie rzeczywistym. Ważnymi celami gromadzenia danych oraz wykorzystania technik sztucznej inteligencji są m.
